# AI Video Assistant — 后端引擎

参考 [dograh](../dograh),用 **pipecat** 作语音引擎的自建后端。目标是逐步长成
类 dograh 平台,但**同时支持 WebRTC 和 WS 两种音频输出**。

## 双输出架构(核心)

pipecat 把"管线"和"输出方式"解耦:同一条 `STT→LLM→TTS` 管线可挂不同 transport。

```
                                ┌─────────────────────────────────┐
  浏览器 ──WebRTC──► /ws/voice ──┤                                 │
                                │  run_pipeline(transport, cfg):  │
  自定义/话务 ─WS──► /ws/stream ─┤  input→STT→LLM→TTS→output       │
                                └─────────────────────────────────┘
```

- **WebRTC**(`/ws/voice`):浏览器,低延迟,带 NAT 穿透。`SmallWebRTCTransport`
- **WS**(`/ws/stream`):裸音频流,服务端/话务/自定义客户端,无 ICE/TURN。`FastAPIWebsocketTransport`

加第三种输出(如 Twilio 电话)= 在 `services/pipecat/transports.py` 再加一个 `build_xxx_transport` + serializer,管线一行不用改。

## 目录结构(对齐 dograh 的 `api/`,便于生长)

```
ai-video-backend/
├── app.py                       # FastAPI 入口,挂路由 + CORS
├── config.py                    # 读 .env,所有 provider 接入点
├── models.py                    # AssistantConfig(对齐前端 AssistantForm)
├── routes/                      # 一个文件一组端点(对齐 dograh routes/)
│   ├── health.py
│   ├── voice_webrtc.py          # WebRTC 信令
│   └── voice_ws.py              # WS 裸音频流
├── services/
│   └── pipecat/                 # 引擎(对齐 dograh services/pipecat/)
│       ├── service_factory.py   # 建 STT/LLM/TTS(加 provider 在此)
│       ├── transports.py        # transport 工厂(加输出方式在此)
│       └── pipeline.py          # 管线拼装与运行(transport 无关)
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── .env.example

# 平台长大后会再加(对齐 dograh):
#   db/        SQLAlchemy 模型 + 会话(助手/对话/向量)
#   schemas/   pydantic 请求响应
#   tasks/     后台任务(转写、报表)—— 配 redis
#   services/storage.py  录音存储 —— 配 minio
```

## 国产栈(全走 OpenAI 兼容,换栈只改 .env)

| 类型 | 默认 | 接入 |
|------|------|------|
| LLM  | DeepSeek | 云端直连,只需 key |
| STT  | SenseVoice / FunASR | 本地 OpenAI 兼容转写服务 |
| TTS  | CosyVoice | 本地 OpenAI 兼容 TTS 服务 |

### 讯飞 ASR / TTS / SuperTTS

讯飞继续复用 `ProviderCredential` 的现有字段，不增加专属列：

- `interface_type`: `xfyun`
- `api_url`: 讯飞 WebSocket URL（`https://` 会自动转为 `wss://`）
- `api_key`: `{"appId":"...","apiKey":"...","apiSecret":"..."}`
- ASR `model_id`: `iat`
- 普通 TTS `model_id`: `tts`
- 超拟人 TTS `model_id`: `supertts`（包含 `/private/` 的 URL 也会自动识别）
- TTS `voice`: 讯飞音色 ID；`speed=1.0` 对应讯飞正常语速 `50`

## 本地运行(用 uv,Python 3.12)

```bash
cd ai-video/backend
uv venv                       # 按 .python-version 用 3.12

# 阶段 A:只验证存储/CRUD(不装 pipecat,秒级)
uv pip install fastapi "uvicorn[standard]" sqlalchemy asyncpg greenlet python-dotenv pydantic loguru
# 阶段 B:做语音时再装全量(含 pipecat,需 3.10+)
# uv pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env          # CRUD 阶段只需 DATABASE_URL;语音再填模型 key
# 起 Postgres:在 ai-video/ 下 docker compose up -d postgres
uv run --with-requirements requirements.txt uvicorn app:app --reload --port 8000
```

> pipecat 相关代码用**惰性导入**,所以阶段 A 不装 pipecat 也能启动并跑 `/api/*` 与 `/health`;
> 只有真正连 `/ws/voice`、`/ws/stream` 时才需要全量依赖。
>
> 交互式 API 文档:启动后访问 http://localhost:8000/docs(手动戳 CRUD、定 schema 用)。

## Docker(ai-video/docker-compose.yaml)—— 调试主路径

api 服务挂了源码 + `--reload`,前端用 npm dev + HMR,改代码都即时生效。

```bash
cd ai-video
docker compose up                 # 前台起 pg + api(:8000)+ ui(:3030),日志直出
docker compose up -d              # 后台起;看日志 docker compose logs -f api
docker compose down               # 停止全部

# 可选:对象存储 / 后台任务
docker compose --profile data up  # + rustfs(S3) / redis
# 可选:公网部署(WebRTC 需 TURN)
docker compose --profile remote up -d
```

> 首次 `up` 会构建 api 镜像(装全量 `requirements.txt`,含 pipecat,较慢)。
> 之后改 Python 代码靠 `--reload` 热更新,不用重建;只有改 `requirements.txt` 才 `docker compose build api`。

## 待联调 / TODO

- [ ] 联调 Pipecat 1.3.0 语音链路与各 OpenAI 兼容服务
- [ ] 起本地 SenseVoice / CosyVoice 的 OpenAI 兼容服务
- [ ] `realtime` 模式(目前只 `pipeline` 级联)
- [x] 前端 `DebugVoicePanel` 接 `/ws/voice`(参考 dograh `useWebSocketRTC.tsx`)
- [ ] 加 DB 后:助手配置入库(目前随请求内联)